딥러닝 시대의 컴퓨터 보조 진단

컴퓨터 보조 진단(CAD)은 지난 몇십 년 동안 주요 연구 분야였습니다. CAD는 기계 학습 방법을 사용하여 이미징 및/또는 비이미징 환자 데이터를 분석하고 환자의 상태를 평가하여 임상의의 의사 결정 과정에 도움을 줍니다. 최근의 기계 학습에서 딥러닝 기술의 성공은 CAD 성능을 개선하고 다양한 복잡한 임상 작업을 위한 CAD 개발을 위한 새로운 연구 및 개발 노력을 촉진하고 있습니다. 본 논문에서는 딥러닝 기술 또는 일반 인공지능(AI)을 활용한 CAD 도구 개발의 잠재력과 도전과제, 스크리닝 유방촬영에서 CAD의 함정과 배운 교훈, 임상에서 CAD 또는 AI를 향후 구현하기 위해 필요한 고려 사항에 대해 논의합니다. 과거의 경험과 딥러닝 기술이 새로운 CAD 시대의 성공적인 발전과 지속적인 성장을 이끌어내어 CAD가 건강 관리를 향상시키는 지능형 도움을 제공할 수 있기를 기대합니다.